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World File Search System建模技术
工业 5.0 中的数字孪生 - DiVA 门户
本研究旨在探讨工业5.0背景下数字孪生技术对工业制造的影响。使用计算机检索Web of Science数据库，总结工业5.0中的数字孪生。首先介绍工业5.0的背景和体系架构。然后讨论工业5.0中的潜在应用和关键建模技术。研究发现，设备是工业场景的基础设施，而设备的嵌入式智能化升级是数字孪生的首要条件。同时，数字孪生可以在连接的机器和数据源之间提供自动化的实时过程分析，加快错误检测和纠正。此外，数字孪生可以为工业制造带来明显的效率提升和成本降低。数字孪生通过前景体现出其在工业5.0中的潜在应用价值和后续潜在价值。希望这篇比较系统的综述能为工业X.0时代的工业制造智能化发展和整个业务流程效率的提升提供技术参考。
尼泊尔 2050 年实现 100％ 可再生能源的技术方案
实施国家自主贡献、让全球南方国家人人享有 100% 可再生能源的多方伙伴关系 (100% RE MAP) 是一个促进积极变化和推进必要转型的项目，以确保经济和社会发展符合《巴黎协定》1.5°C 的气候目标。通过加强 MAP，我们可以实现包容性决策并释放颠覆性创新以实现可扩展性。通过伙伴关系，我们可以克服短期政治利益，因为在政治权力转移时，短期政治利益可能会颠覆多年的工作。该项目确保意见领袖、学术界、民间社会、政府和智库的战略支持，并正在尼泊尔、乌干达和越南同时实施。100% RE 情景涵盖了最先进的建模技术，这些技术突出了实现 100% RE 的可能过渡路径，并可以与常规路径进行比较。
具有真正“影响力”的材料工程
虽然这些技术听起来像是詹姆斯邦德电影里的情节，但其成果实际上很快就被商业化应用。该团队在劳斯莱斯喷气发动机撞击问题上的研究让航空航天工程师开发出新的解决方案来应对鸟撞发动机部件，宝马、奥迪、大众和捷豹等汽车制造商也利用该团队的尖端材料知识来制造更安全、更轻便、更高效的汽车。通过了解材料对碰撞的反应，牛津大学的研究人员可以帮助开发出更具革命性的材料，让每个人都受益。“Nik Petrinic 开发了先进的测试和建模技术，可以深入了解材料在冲击载荷下的行为。他的研究成果让劳斯莱斯能够为燃气轮机设计出更轻便、更高效的部件，从而更耐用、更有竞争力，对环境的影响也更小。”劳斯莱斯的 John Marshall 博士
BN4501 工程生物学
本课程向学生介绍工程生物学/合成生物学，这是一个令人兴奋的领域，其中使用工程原理设计和修改活细胞以用于生物医学和工业应用，从活体治疗到以可持续方式生产高价值生物产品（如蜘蛛丝蛋白）的细胞工厂。在本课程中，您将学习设计合成基因回路的关键工程概念，以编程具有有用功能的生物系统，类似于我们编程电子设备的方式。您还将学习如何应用建模技术来研究基因回路的计算机性能，并了解包括 DNA 测序和合成以及基因组装/编辑在内的使能技术。最后，您将运用所学知识来展示来自 iGEM 的有趣项目，iGEM 是合成生物学领域首屈一指的国际学生竞赛！该模块将由 A/P POH Chueh Loo ( poh.chuehloo@nus.edu.sg ) 教授。
polyphlebium endlicherianum的保护建议（...
来源：国家环境意义数据库的物种分布数据物种，基本地图澳大利亚警告：本地图中提供的信息已由一系列组和机构提供。虽然已竭尽全力确保准确性和完整性，但没有保证，也没有责任因错误或遗漏而承担的责任，而英联邦则不承担与此处包含的任何信息或结果有关的任何信息或建议的责任。物种分布映射：物种分布映射类别仅指示，旨在捕获（a）（a）特定的栖息地类型或地理特征，代表该物种最近观察到的位置（已知发生）或与这些位置非常接近的首选栖息地（可能发生）； （b）涵盖所有可能为物种提供栖息地的区域的广泛环境包膜或地理区域（可能发生）。这些存在类别是使用广泛的物种观测记录，国家和区域尺度环境数据，环境建模技术和有记录的科学研究创建的。
AEM 数据的认知三维地质体素建模方法
摘要 航空电磁 (AEM) 数据已被证明可用于近地表地质测绘，而且在世界范围内收集的数据越来越多。然而，将测量的电阻率数据转换为岩性数据并不是一件简单的任务。因此，充分利用这些数据仍然具有挑战性。在进行成功的地质解释和构建合理的 3D 地质模型之前，必须考虑许多限制。在本文中，我们提出了一种对 AEM 数据进行 3D 地质建模的方法，其中将这些限制与认知和知识驱动的数据解释一起考虑。建模是通过使用体素建模技术和为此目的开发的工具迭代执行的。基于 3D 电阻率网格，这些工具允许地质学家选择定义 3D 模型中任何所需体积形状的体素组。八叉树建模的最新发展确保使用有限数量的体素进行精确建模。
HIV感染风险研究中的数据挖掘和机器学习研究：概述和建议
在当代时代，数据挖掘和机器学习的应用已广泛地渗透到医学研究中，这显着促进了诸如HIV研究之类的领域。通过审查过去15年中发表的38篇文章，该研究根据七个不同方面介绍了路线图，利用新手研究人员和经验丰富的研究人员都利用各种机器学习技术来理解该领域的当前艺术状况。通常使用了传统的回归建模技术，但RE搜索者越来越多地采用更先进的完全监督的机器学习和深度学习技术，这些技术通常优于预测性能中的传统方法。此外，该研究还确定了9个新的开放研究问题，并概述了未来的研究计划，以增强HIV感染风险研究的结果。这篇评论有望成为研究人员的有见地的指南，阐明当前的实践并提出该领域的进步。
尺度 - 生成合理
反事实解释通过指出将导致替代性，期望的结果的方案来阐明算法决策。深入了解模型的行为，他们暗示用户采取可能的行动，并为决策提供理由。作为实现这些目标的关键因素，反事实必须是合理的，即描述数据歧管中现实的替代方案。本文利用了最近开发的生成建模技术 - 对抗随机森林（ARFS） - 以模型 - 不合Snostic的方式有效地产生了合理的反事实。ARF可以用作合理性措施或直接产生反事实解释。我们的基于ARF的方法超过了旨在产生合理的反事实解释的现有方法的局限性：易于训练和计算高效，自然而然地处理连续和分类数据，并允许以直接的方式整合诸如稀疏之类的其他DeSiderata。
使用数据预测电池的当前和未来状态...
机器学习是人工智能的特定应用，它允许计算机通过一组算法从数据和经验中学习和改进，而无需重新编程。在储能领域中，机器学习最近成为了电池建模的一种新方法，不仅是为了确定电池的当前充电，而且还可以预测其未来的健康状况和剩余使用寿命。在这篇评论中，我们首先讨论文献中研究的两种类型的电池模型，以进行电池状态预测：等效电路和基于物理的模型。基于这些模型的当前局限性，我们展示了机器学习技术的前景，以快速准确的电池状态预测以及所涉及的主要挑战，尤其是在高吞吐量数据生成中。此外，我们建议将物理学和领域知识纳入，以开发更容易解释和可解释的机器学习模型。总体而言，我们将数据驱动的机器学习视为一种有希望的建模技术，它可以在将来打开电池制造，使用和优化的新的，令人兴奋的机会。
引文 (APA)：Jepsen, ML 和 Dau, T. (2008)。评估正常听力和听力受损者的基底膜输入输出功能。摘自 Acoustics'08，法国巴黎。
几何声学 GA 建模技术假设表面相对于感兴趣的波长较大。对于给定场景，实践者通常会创建一个具有大而平坦表面的 3D 模型，该模型在很宽的频率范围内满足假设。这种几何近似会导致模拟声场的空间分布出现误差，因为影响反射和散射行为的几何细节被忽略了。为了补偿近似，建模者通常会估计表面的散射系数，以随机地解释反射方向性中实际的、与波长相关的变化。一种更具确定性的方法可以考虑一系列几何细节不断增加的模型，每个模型都在相应的频带上进行分析，以满足大表面尺寸的要求。因此，为了提高 GA 模拟的宽带空间精度，我们提出了一种多分辨率建模方法。使用波纹墙的比例模型测量、我们的方法与非 GA 技术的比较以及一些简单的听力测试，我们将展示